无线传感器网络中多移动Agent协同控制数据分流方法

针对移动Agent携带大量的数据包在网络上传输而造成的网络能量消耗过高、延迟时间过长和源节点工作寿命缩短等问题,提出了一种多移动Agent协同控制数据分流方法.首先,对树型结构为基础的多移动Agent行程规划算法进行分析;其次,建立网络能量消耗模型;最后,以能量消耗最小为原则,对树枝分叉处多移动Agent之间的数据和移动Agent迁移过程中的数据量两种情形进行合理分流.利用仿真将该方法与不分流的最小生成树多代理行程规划(MST-MIP)算法进行比较,结果表明该方法在能量消耗和任务延迟方面能够获得更好的性能,能量消耗最多可以降低35.2％,任务执行时间减少14.5％,传感器节点工作寿命也显著提高.     

应用移动Agent的无线传感器网络能量管理机制

鉴于无线传感器网络能源受限的显著特征,有必要讨论其有效的能量管理机制。目前,大多数研究成果仅考虑到拓扑控制、路由、数据融合等某一方面的节能问题,往往缺乏对网络活动整体能耗的测控,因而缺乏完整性。本文应用移动Agent技术,从多个角度探讨了传感器网络的节能问题,包括拓扑和簇的生成、数据采集等。提出了若干基于移动A-gent的能量管理算法,并通过仿真实验和算法性能比较,立足于平均能耗、通信流量和负载、网络生命周期等几个方面,分别总结了其优缺点及可行性。     

MMBDDG:无线传感器网络中多基站移动协作数据分流收集模式

数收集是无线传感器网络最广泛的应用之一,现有协议大都假设基站的位置固定不变,容易形成能量空洞.提出一种多基站移动协作数据分流收集模式,采用分流策略,分流边界L将数据采集区域划分为两部分,分别采用多对一和多对多两种模式收集数据.距离圆心小于L的节点通过分簇路由将数据发往圆心固定基站,大于L的节点沿最短路径将数据发往外围移动基站.该模式特别适合节点高密度部署、大范围数据收集的网络.实验结果表明,该模式在覆盖范围内较均匀消耗网络能耗,实现负载均衡,从而最大化网络生命周期,大大降低了单移动基站的数据延迟.     

无线传感器网络中移动协助的数据收集策略

利用移动数据收集器(mobile data collector,简称MDC)进行传感器网络中感知数据的收集,可以有效地减少传感器将数据发送到静止基站的传输跳数,节约网络的能量,延长网络寿命.此外,MDC通过循环收集传感器数据或承担数据转发的功能,避免节点间由于多跳传输引起的能量空洞(energy hole)以及节点失效造成的传输链路中断等问题.MDC的移动性也为无线传感器网络的研究带来新的挑战.研究基于移动协助数据收集的无线传感器网络结构,分类总结了近年来提出的一些典型的基于MDC的算法和协议,着重讨论了MDC在网络能量、延迟、路由和传输等方面带来的性能变化.最后,进行了各种算法的比较性总结,针对传感器网络中MDC的研究提出了亟待解决的问题,并展望了其未来的发展方向.     

无线传感器网络中对等数据存储策略研究

在无线传感器网络中,除了基于基站的数据传输和管理模式以外,对等数据传输以及网内数据管理同样具有非常重要的现实意义。本文论述了传感器网络中对等数据传输的应用特点和研究挑战,以及数据存储策略与对等数据传输的关系。如何设计有效的数据存储策略是对等数据传输和网内数据管理、查询的关键技术和重要研究课题。本文分析了无线传感器网络中对等数据存储策略的分类、负载平衡和查询成功率等相关问题。本文采取基于位置的分类方法,根据策略是否依赖节点的位置信息,将节点间的对等数据存储分为基于位置的策略和无位置策略。本文综述了目前的相关研究,比较了各种策略适用的网络环境和数据查询成功率、网络负载平衡等性能指标。     

移动Agent在无线传感器网络中的应用

无线传感器网络是21世纪最为重要的新兴技术之一。为解决数据是被从节点传到处理中心去处理;传感器节点密度高、数量大;节点的电池能量、计算能力存储能力严格受限;网络通信半径小、带宽低等问题,提出采用基于移动A gent的分布式计算模式,设计了一种移动A gent系统,用于实现无线传感器网络的数据融合,系统有效减少网络负载、带宽、时延,实现网络的可扩展性、可靠性和容错性。     

基于策略代理的无线传感器网络主动管理研究

无线传感器网络管理需要针对节点有限的能量和动态拓扑,完成通信资源的维持并对传感数据进行有效控制.在移动代理的基础上设计基于策略代理逐层控制的管理模型,提出一种基于策略代理的主动管理体系,建立本地策略库来提高网络拓扑管理的自适应能力,并通过主动数据监控机制实现对数据的分层扫描和策略化管理.实验表明,此方案能够有效地降低节点能源和通信开销,延长网络生存期,优化数据管理服务,提升无线传感器网络管理的主动性和策略性控制.     

基于策略和代理的无线传感器网络数据管理架构

为方便用户对无线传感器网络中的数据进行有效管理,并进一步减少网络中的数据流量,对无线传感器网络数据管理的现状进行了分析和研究,提出了一种基于策略技术和代理的数据管理体系结构。该架构结合了策略技术和代理技术,进行了优势互补,用移动代理把用户的策略信息传到各个节点。策略技术的使用可以减少移动代理的代码的大小,在每个节点上都由策略代理来执行策略信息。     

基于多Agent的无线传感器网络分层融合框架研究

客户端/服务器(C/S)模式和移动代理(MA)模式是无线传感器网络中的两种最主要的计算模式,MA计算模式可以弥补C/S计算模式能量消耗大、延时长等方面的不足;为了更好地降低能量消耗和缩短网络中数据融合时间,提出一种基于多Agent的无线传感器网络分层融合框架;将无线传感器网络监测区域分层若干个区域,将每个小的监测区域分为簇头―sink和簇头―簇成员节点两层,由sink节点根据用户需求向每个监测区域派遣移动Agent并完成数据采集和数据融合;这种模式可以有效地缩短网络中数据融合时间和降低能量消耗。     

基于移动代理的无线传感器网络簇内融合算法

在无线传感器网络中采用移动代理技术进行数据融合。根据节点剩余能量、局部融合结果,设计节点分簇算法。优化移动代理在簇内的路由策略,进一步减少无线传感器网络的数据传输总量。通过实验得出,采用移动代理的簇内融合过程中,能在一定程度上减小路径损耗。     

无线传感器网络中基于数据融合的移动代理曲线动态路由算法研究

和传统的C/S模型相比,移动代理模型在数据融合方面更适合无线传感器网络.在基于移动代理的数据融合算法中,移动代理访问传感节点的顺序以及总数对算法的效率、网络寿命等有着重大影响.为此提出了一种基于数据融合的移动代理曲线动态路由算法设计方案.通过构造特定数据结构的数据报文和数据表,给出了目标节点基本信息收集算法获取目标节点到处理节点的最优路径;将移动代理路由归结为一个优化问题,由静态路由算法求出移动代理迁移的静态最优路由节点序列,进而获得了移动代理基于曲线的动态路由算法.理论分析和模拟实验表明,随着传感器网络规模的增大和传感数据量的增加,和其它算法相比,该算法有更小的网络耗能和延时.     

基于移动Agent无线传感器网络节点自定位算法

目前提出的无线传感器网络自身定位技术有基于测距和不基于测距两类方法,在无线传感器网络应用中,它们各自有其局限性,而移动Agent技术可以较好地弥补这些缺陷。提出了一种基于移动Agent的无线传感器网络自身定位算法,介绍了算法的基本原理和实现方法。该算法不需要额外的硬件支持,减少了无线传感器网络自身定位的通信和计算开销,提高了定位精度。     

基于移动Agent无线传感器网络节点自定位算法

目前提出的无线传感器网络自身定位技术有基于测距和不基于测距两类方法,在无线传感器网络应用中,它们各自有其局限性,而移动Agent技术可以较好地弥补这些缺陷。提出了一种基于移动Agent的无线传感器网络自身定位算法,介绍了算法的基本原理和实现方法。该算法不需要额外的硬件支持,减少了无线传感器网络自身定位的通信和计算开销,提高了定位精度。     

无线传感器网络移动Agent的应用

节点计算模式对网络性能影响很大。移动Agent计算模式在下一代网络中具有广阔应用前景。该文分析了移动Agent在无线传感器网络中的应用背景。从网络和节点两个层面提出一种基于移动Agent的传感器网络框架模型,阐述了模型组成、功能定义和交互接口等。给出一种基于定向扩散的移动Agent机制实现方法,并对其特点进行了分析和讨论。     

基于移动代理的无线传感器网络节点定位算法

研究了无线传感器网络节点定位算法及移动代理技术。在DV-Hop算法的基础上采用移动代理技术,并限制未知节点接收移动代理的个数和移动代理的传播跳数,减少了节点信息收发和存储量,降低了网络流量及节点负载。     

能量有效和延迟敏感的无线传感器网络数据收集协议

利用移动Sink进行数据收集是无线传感器网络数据收集的一个趋势。本文提出一种能量有效、延迟敏感的移动数据收集协议（Energy—efficient and Delay—Sensitive Data Gathering Protocol for Wireless Sensor Networks,简称EEDS）。EEDS中,移动Sink在网络中穿行,从代理节点收集传感器节点监测到的数据。为了减少数据收集的延迟,采用类TSP（Traveling Salesman Problem）的解决方法,确保移动Sink在各个代理节点中收集数据时,始终选择一条最短路径在网络中行走。模拟仿真表明,提出的数据收集协议在延长网络生命周期以及减少数据收集延迟方面都有显著的优势。     

无线移动感知网络上的数据聚集传输规划

随着城市交通日益增多,智能交通系统研究受到工业界和学术界的极大关注.智能交通系统上的实时导航、交通监控等应用都需要大量实时车辆速度、位置等信息.由智能车组成的无线移动感知网络的链路变化频繁并且无线干扰严重,现有的车辆网络上的数据聚集算法没有考虑无线链路变化的具体情况,就进行数据聚集和传输的规划.文中分析并求解了移动感知网络上的无冲突数据聚集传输规划问题,将该问题形式化为移动通信拓扑图上的单传聚集传输规划问题,并证明了该问题是NP完全的;提出了移动聚集路由树,将无线冲突分为树内冲突和树间冲突,首先构建树间冲突图描述树间冲突,过滤节点的传输候选时刻集以消除树间冲突,然后利用动态规划思想进行聚集路由树上的数据聚集传输时刻规划来消除树内冲突.并且在真实出租车移动轨迹数据集上进行了实验,实验结果表明文中的算法比现有的算法在数据收集率上提高了1/4左右,并且收集上来的数据的平均延迟也更小.     

A Survey on Data Dissemination in Wireless Sensor Networks

Wireless sensor networks （WSNs） have been applied in a variety of application areas. Most WSN systems, once deployed, are intended to operate unattended for a long period. During the lifetime, it is necessary to fix bugs, reconfigure system parameters, and upgrade the software in order to achieve reliable system performance. However, manually collecting all nodes back and reconfiguring through serial connections with computer is infeasible since it is labor-intensive and inconvenient due to the harsh deploying environments. Hence, data dissemination over multi-hop is desired to facilitate such tasks. This survey discusses the requirements and challenges of data dissemination in WSNs, reviews existing work, introduces some relevant techniques, presents the metrics of the performance and comparisons of the state-of-the-art work, and finally suggests the possible future directions in data dissemination studies. This survey elaborates and compares existing approaches of two categories： structure-less schemes and structure-based schemes, classified by whether or not the network structure information is used during the disseminating process. In existing literatures, different categories have definite boundary and limited analysis on the trade-off between different categories. Besides, there is no survey that discusses the emerging techniques such as Constructive Interference （CI） while these techniques have the chance to change the framework of data dissemination. In a word, even though many efforts have been made, data dissemination in WSNs still needs some more work to embrace the new techniques and improve the efficiency and practicability further.